Cracken 發佈 BlackSea：用於誘捕 AI 網絡攻擊者的開源工具

Cracken 團隊正式發佈了 BlackSea，這是一個全新的開源工具，旨在吸引和反制由大型語言模型（LLM）驅動的網絡攻擊者。與傳統的被動蜜罐不同，BlackSea 是一個主動觸發的系統：它不僅檢測威脅，還會利用攻擊者 LLM 的判斷缺陷，在攻擊者的機器上直接植入並運行代碼，藉此收集通過被動防禦無法獲得的情報，並確保攻擊者不再捲土重來。

BlackSea 的核心機制基於“誘餌”的概念。這些誘餌是精心製作的工件，看起來像是高價值的、與安全相關的資產，例如密碼庫解密器、密鑰派生工具、配置解包器或內部 API 客户端。它們被放置在攻擊者可能尋找的地方，並附上可信的上下文：一個合理的文件名、一個配套的密文塊，以及一個解釋該工具“用途”的 README。當 LLM 驅動代理發現此類誘餌時，它會推斷下載並運行該工件是達成目標的最快途徑。由於誘餌被刻意設計為難以逆向或重新實現，運行真實工件確實是阻力最小的路徑。誘餌不包含任何顯式的“請運行我”提示，僅憑技術合理性即可誘使攻擊者上鈎。

攻擊者無法察覺的是，誘餌本身也是一種“金絲雀”——或稱之為“LLM 惡意軟件”。在工件內部隱藏着一個載荷，該載荷經過工程處理，對 LLM 的閲讀或推理過程保持不可見。一旦誘餌被觸發，載荷會執行由用户選擇的任意代碼，並通過信標回傳至控制服務器。BlackSea 將信標轉換為結構化的情報記錄，用於攻擊溯源。

BlackSea 由三個主要部分組成：一個運行在可信基礎設施上的服務器（包括邊緣和大腦）、通過鍛造命令生成的誘餌實例，以及誘餌被觸發後返回的記錄。服務器分為邊緣和大腦兩台獨立組件：邊緣面向互聯網，是信標的接收端，故意保持“啞”狀態，不持有密鑰、不解密、不學習任何內容，僅負責接收數據包並打上源地址和時間戳後放入隊列；而大腦位於安全側，負責驗證信標、解密並解釋數據，最終將記錄寫入 PostgreSQL 數據庫，並支持通過 OpenTelemetry 流式傳輸到 SIEM 系統。這種分離設計確保了即使邊緣被攻破，攻擊者也無法獲取任何有價值的情報。

為了演示實際效果，BlackSea 附帶了一個名為 agent_fp 的載荷，用於指紋識別運行誘餌的代理框架，並通過 pwcrypt 容器偽裝成密碼庫解密器。當攻擊者下載並運行該解密器時，隱藏的載荷會執行，收集攻擊者機器的信息並回傳。整個過程中，誘餌不會顯示任何錯誤信息，因為設計原則是靜默運行。

目前，BlackSea 項目已在 GitHub 上開源，並提供了詳細的文檔和快速入門指南。安全團隊可以利用該工具創建任意數量的誘餌實例，每個實例擁有獨立的密鑰和令牌，即使單個實例被攻破，也不會影響其他實例的安全性。